🤣 Яндекс сам себя забанил Помните, я писал, как Тинькофф защитил меня от собственного спама? Похоже, тг-боты Яндекса это прочитали, решили повторить успех и применили тот же подход к рекламе. 🍽 Хотел купить рекламу для @mirabistro на Яндекс Картах. Написал в чат-бот поддержки. Бот объяснил, что нужно отправить письмо на указанный им адрес, добавить номер телефона и логин — всё сделал по инструкции. ✉️ Причём для надёжности отправлял письмо из Яндекс Почты на аккаунт Яндекса. Текст — практически тот же, который предложил бот. 🛡 Но письмо не ушло: Яндекс решил, что оно похоже на спам, и временно заблокировал отправку. Итого: бот Яндекса написал инструкцию, я ей последовал, а другой бот Яндекса защитил Яндекс от покупки рекламы в Яндексе. Вот она — настоящая сквозная автоматизация бизнес-процессов 😅 P.S. @yandex свяжитесь со мной)

В комментариях канала про стартапы поселился нейроспаммер. LLM писала за человека глубокомысленную чушь, профиль светился в чате, сотни людей его видели, единицы кликали и читали описание, дальше какие-то конверсии и лиды. Мне трудно понять экономический смысл, если продвигаемая услуга – не сами нейрокомментарии для других людей и не мошенничество с бесконечной маржинальностью, но мало ли что я не понимаю. Популярное дело, множество людей так делают, каждый день баню. Этот конкретный экземпляр настроил LLM необычно и продержался порядка месяца, светясь почти ежедневно. Антиспам-бот его пропускал, я глазами неоднократно спотыкался, но оставлял с мыслью «вдруг все-таки человек». В какой-то момент терпение лопнуло, забанил. В конце концов, нерелевантная хрень от человека ничем не отличается от нерелевантной хрени от нейросети. В общем, он пришел в личку, ругался на несправедливость и объяснял ценность своих комментариев. И это меня как-то огорчило. Гадишь — гадь, не всем же быть изобретателями новых лекарств, рынок всякой дряни не бывает пуст, все логично. Но если не получилось — чего махать кулаками после драки? Аккаунты с порнухой каждый день в бан улетают, так они просто новые регистрируют. Спокойно, достойно. Бери пример с них.

Прочел про новый вид спама. Это гениально, по-моему. Вам приходит очередное письмо от крупного бренда, Пятерочки или Adidas. Содержание – образец унылого CRM-маркетинга, новые коллекции, новости продукта, прочий бред. Вы машинально пролистываете текст до заветной кнопки “отписаться от рассылки”, кликаете по ней и оказываетесь на фишинговом сайте. А он уже, например, просит логин-пароль от аккаунта – это вполне адекватная просьба при отписке, многие просят, многие вводят. Не надо выдумывать причины кликнуть, обещать миллионы и участие в сомнительных конкурсах. Просто кнопка «отписаться» мелким серым шрифтом внизу. Человек без тени сомнения нажимает сам! Для атаки нужно просто зарегистрировать домен похожий на настоящий. adidas-ecom.com наверняка свободен. Будьте осторожны.

Про признак «у пользователя день рождения» в ML В этом году на день рождения (он был уже давно, сейчас просто вспомнил историю) я получил очень много поздравлений, и что-то меня побудило всем поздравившим ответить в тот же день. В итоге больше половины моих ответов телеграм удалил, решив, что я спамер. Даже были прецеденты, когда мы с человеком попереписывались, а на следующий день его реплики есть, а мои все потерли. В этом нашелся и позитивный момент, я до сих пор случайно нахожу диалоги с поздравлениями и снова радуюсь им, но конечно основное, что меня позабавило, это что в классификаторе спама либо нет признака «у пользователя ДР», либо он не работает. И это, кстати, частый недостаток ML моделей в B2C сервисах. Например, в одной компании, где я работал, два моих коллеги мужского пола постоянно определялись внутренним классификатором пола как женщины, а один из них на этот счет даже неплохо плевался желчью. Причина тому была очень простой: у них день рождения 8 марта, и они получают аномально высокое для мужчины количество звонков в этот день. Среди тысяч сотрудников оказалось достаточно мужчин, родившихся 8 марта, чтобы баг исправился сам собой, когда для модели сделали нормальные признаки. Общий же рецепт довольно простой: при разработке модели хорошо бы подумать, почему она может ошибаться на каких-то примерах, и что сделать, чтобы не ошибалась. Как правило первые ответы на этот вопрос будут касаться наличия и актуальности нужных признаков, корректности собранного таргета, баланса классов и в целом репрезентативности выборки.

У каждого IPv4-адреса есть биография, и почти все они с тёмным прошлым С какого-то адреса в 1998 году рассылали спам, и письма с него до сих пор доходят хуже. Другой парсил Нетфликс и застрял в чёрных списках с вечной капчей. Третий заблокирован в конкретном островном государстве за отзыв на местную кафешку. Интернет настолько старый и фрагментированный, что почти не осталось IPv4-адресов без истории. Именно поэтому за чистыми адресами идёт охота. Люди тысячами пересоздают серверы через API, держат виртуалку несколько секунд, проверяют выданный айпишник и удаляют, платя доли копейки. Найденный чистый адрес выжигают за час рассылкой на миллион писем, а расхлёбывать спам-листы остаётся хостингу. Банить аккаунты бесполезно, потому что скрипт за пять минут регистрирует новый на левую почту. Инженер RUVDS перебирает все очевидные решения и объясняет, почему каждое проваливается.

Манипуляция ответами нейронок: как сеошники убивают Интернет Журналисту понадобилось 20 минут, чтобы ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews начали представлять его как «чемпиона по поеданию хот-догов». Никакого взлома, никаких инсайдеров — просто несколько публикаций в нужных местах, и нейронка уверенно повторяет чушь как факт. Это не курьёз, а рабочая бизнес-модель. В 2026 году 57,6% HTML-трафика в Интернете генерируют боты — показатель вырос в 15 раз за год. Специализированные агентства спамят Reddit и Хабр фейковым контентом, потому что именно оттуда LLM чаще всего цитируют источники. Модераторы r/Biohackers уже закрыли целые темы — компании накачивали их контентом, чтобы нейронки рекомендовали подросткам пептиды для роста. Выясним, как именно это работает и почему нейронка верит любой чуши.